机器人|仿生机器鱼研究,越来越受到各种应用的关注

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仿生机器鱼研究越来越受到各种应用的关注 , 例如水下生态探索和研究鱼群动力学等 。 常规和非常规驱动方法都已被广泛探索以启用水下游泳者平台 。 仿生水下机器人领域的早期努力可以追溯到特里安塔菲卢及其同事的工作 , 该研究领域已迅速发展 , 展示了过多的设计概念从基于电机的执行器到智能材料 。 自1990年代的早期研究以来 , 电机驱动的机器人游泳者经历了各种发展 , 从改进的机械设计到增强对复杂操纵、防撞和自主导航的控制 。

基于电机的机器鱼研究相对成熟 , 并广泛用于大规模设计 。 使用多个电机和复杂的机构进行运动传输在历史上是它们的一些不受欢迎的特性 。 然而 , 基于电机的兼容机器人领域鱼已经演变成成功的软体设计概念 , 减少了电机数量并提高了效率 。 作为传统基于电机的致动器概念的替代方案 , 基于智能材料的设计具有各种优势 , 例如简单的设计、静音操作和易于小规模制造 。

根据一个定义 , 智能材料是那些在多个物理域之间表现出耦合的材料 。 一般来说 , 智能材料的某些特性可以通过改变外部刺激来显着改变 , 并且在这方面 , 智能材料是刺激响应的 。 现有文献中已采用各种智能材料进行仿生机器鱼设计 , 例如离子聚合物-金属复合材料、形状记忆合金(形状记忆合金)和压电材料 。 金属复合材料是离子电活性聚合物 , 它们可以说是水下游泳者设计中最流行的智能材料 。 金属复合材料对机

器鱼设计很有吸引力 , 因为它们的驱动机制类似于肌肉收缩 。 金属复合材料中的驱动是通过利用聚合物膜内的离子不平衡来实现的 , 以响应交流电输入产生材料的局部膨胀和收缩 。 金属复合材料设计表现出较大的变形 , 但它们的驱动力相对较低 , 导致游泳速度较慢 。 另一类智能材料 , 形状记忆合金 , 提供了一种由温度变化实现的驱动机制 , 正如各种研究人员在水下推力产生中所探索的那样 。 随时间变化的温度变化

需要足够大 , 以在材料内产生高驱动水平所需的相变 。 对大温度变化的需求使得基于形状记忆合金的机器鱼成为可能限制温度控制的自主行为的相对较少探索的候选者 。 另一组研究较少的水下机器人智能材料是压电材料 。 压电陶瓷通常提供较大的驱动力但变形较小 。 结果 , 早期的压电游泳者设计使用了运动放大机制 。 此外 , 压电驱动电压水平通常很高 , 这给设计电池供电、不受束缚的游泳者带来了额外的挑战 。

基于纤维的柔性压电结构叉指电极 , 即美国宇航局兰利研究中心开发的宏观纤维复合材料技术 , 作为一种致动器替代品出现 , 在两者之间取得平衡驱动力和变形水平 。 宏观纤维复合材料由PZT纤维和环氧树脂与嵌入卡普顿薄膜中的叉指电极组成 , 具有鲁棒性和灵活性 。 矩形纤维横截面的使用提供了与叉指电极的良好接触 。 宏观纤维复合材料利用压电的模式产生增强的耦合系数 。 为了利用这些特性 , 研究人员开

【机器人|仿生机器鱼研究,越来越受到各种应用的关注】发了基于宏观纤维复合材料的鳍 , 并分别探索了它们的系绳游泳和推力产生性能 。 如前所述 , 压电致动器不常用于类鱼机器人 , 因为它们具有高应力-低应变特性 , 需要运动放大机制 , 正如Chu等人的评论文章中所报道的那样在2012年 。 在那之后不久 , 研究人员在2013年提出了第一个不受约束的概念验证压电游泳者 , 其设计包括一个主体容纳电池和电子设备 , 连接到压电宏观纤维复合材料双晶翅片 。